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题名带有噪声递推估计的自适应集合卡尔曼滤波
被引量：13
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作者
姜浩楠
蔡远利
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机构
西安交通大学电子与信息工程学院
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出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2018年第9期1567-1574,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61202128)
宇航动力学国家重点实验室开放基金项目(2011ADL-JD0202)
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文摘
卡尔曼滤波(KF)广泛应用于线性系统的状态估计问题.然而,它需要精确已知过程噪声的统计特性,这在实际应用中往往是不能满足的.在这个背景下,首先,根据协方差匹配原理建立一种带有过程噪声递推估计的自适应KF算法;然后,为了突破KF只能处理线性系统估计问题的局限,将过程噪声递推估计引入集合卡尔曼滤波(En KF)中,提出一种自适应En KF算法;最后,采用估计理论证明所提出算法的稳定性.与标准En KF相比,该自适应算法在过程噪声统计特性未知的情况下滤波依然收敛,滤波精度及稳定性显著提升.仿真结果验证了所提出算法的有效性.
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关键词
卡尔曼滤波
协方差匹配
过程噪声递推估计
自适应集合卡尔曼滤波
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Keywords
Kalman filter
covariance matching
recursive process noise estimation
adaptive ensemble Kalman filter
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分类号
V448
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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